Samenvatting: Toegepaste Statistiek
- Deze + 400k samenvattingen
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden
Lees hier de samenvatting en de meest belangrijke oefenvragen van Toegepaste statistiek
-
Proeftentamen
Dit is een preview. Er zijn 12 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 02/02/2017
Laat hier meer flashcards zien -
4. Hoe groot is de kans om uit een groep van 60 mensen bestaande uit 10 kinderen, 20 mannen en 30 vrouwen een man of een kind te kiezen? (max. aantal te behalen punten: 5)
Antwoord: De kans een man te kiezen is P(M) = 20/60 en de kans een kind te kiezen is P(K) = 10/60. Oftewel, P(M) + P(K) = 20/60 + 10/60 = 30/60 = ½ (5 pt). (zie blz. 41- -
5. Maak een kansverdeling van het aantal te gooien ogen wanneer geworpen wordt met twee dobbelstenen (max. aantal te behalen punten: 7)
Tabel. Kansverdeling van X waarbij X het aantal ogen is dat men gooit bij het werpen met 2 dobbelstenen
X P(X)
2 1/36
3 2/36
4 3/36
5 4/36
6 5/36
7 6/36
8 5/36
9 4/36
10 3/36
11 2/36
12 1/36
36/36=1 -
1 Sociaal Wetenschappelijk onderzoek
Dit is een preview. Er zijn 3 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 01/02/2018
Laat hier meer flashcards zien -
Wat is beschrijvende statistiek?Wat is generaliserende / inductieve statistiek?
Beschrijvende statistiek is: beschrijven van voorliggende gegevens. De vragen ( bijv 20 over bioscoop:" Wat vond u van de film?" schaal 0 - 10 ) die worden gesteld kunnen in principe worden beantwoord door van de oordelen het gemiddelde en de standaardafwijking te berekenen.
Generaliserende / inductieve statistiek: richt zich op de vraag of we zulke resultaten , berekend uit de gegevens van 20 bioscoopgangers, mogen generaliseren naar iedereen de film heeft gezien. Hiervoor zijn allerlei technieken beschikbaar. -
Aan welke 3 voorwaarden moet worden voldaan om te kunnen concluderen dat er een causaal verband bestaat? Bijvoorbeeld dat voorlezen zorgt voor betere cijfers bij lezen.
1) dat wel of niet voorlezen samengaat met goed of slecht lezen
2) dat het verschil tussen goed en slecht lezen in de tijd na het voorlezen ontstaat
3) dat er behalve het voorlezen geen andere invloeden op het lezen een rol hebben gespeeld -
Wat is generaliseerbaarheid over:- situaties;- methoden;- perioden;
- situaties: heeft betrekking op de vraag in hoeverre onderzoekssituatie en dagelijkse situatie op elkaar lijken;
- generaliseerbaarheid over methoden: gaat over de vraag of dezelfde resultaten zouden worden gevonden wanneer het verschijnsel op een andere manier zou worden onderzocht
- generaliseerbaarheid over perioden: heeft betrekking op de vraag in hoeverre de steekproefresultaten ook geldig zijn voor een andere periode -
2 Statistische generalisatie: steekproeven en populatie
Dit is een preview. Er zijn 9 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 02/02/2018
Laat hier meer flashcards zien -
Kernproblemen van de inductieve statistiek. Beschrijf de problemen die we tegenkomen bij de inductieve technieken.
Bepalen of een steekproefresultaat echt is of toeval, is het kernprobleem van de toetsende statistiek. Toetsende statistiek, waarin op basis van een steekproef een hypothese moet worden getoetst over de populatie, valt onder de generaliserende of inductieve statistiek, omdat we iets willen zeggen over de populatie op basis van resultaten in de steekproef. -
Wat zijn 'statistische grootheden' of 'steekproefgrootheden'?
Het lukt ons meestal niet om de hele populatie te onderzoeken en daarom zijn we aangewezen op steekproeven. Uit de steekproefgegevens berekenen we bepaalde kenmerken van de frequentieverdeling. Omdat het in dit geval steekproefkenmerken betreft, noemen we de kenmerken geen parameters maar reserveren er de naam 'statistsiche grootheid' of 'steekproefgrootheid' voor.
De bedoeling van inductieve statistiek kunnen we nu ook formuleren als de poging om op basis van waarden van statistische grootheden conclusies te trekken over populatieparameters. -
Wat is een gestratificeerde steekproef?Hoe gaat dit in zijn werk?Wat zijn de voordelen? Wat zijn de nadelen?
Steekproeftrekking volgens evenredige vertegenwoordiging.
Het gaat als volgt in zijn werk:
1) Populatie indelen in deelpopulaties;
2) Aselect trekken uit elke deelpopulatie;
3) De grootte van elke deelpopulatie bepaalt het benodigde aantal in de steekproef, zo kunnen we die evenredig samenstellen;
De voordelen zijn dat we het het populatiegemiddelde of het percentage nauwkeuriger kunnen schatten dan met een gewone toevalssteekproef.
De nadelen zijn de kosten en de hoeveelheid tijd die benodigd kunnen zijn om een steekproef met evenredige vertegenwoordiging te trekken. -
Op welke twee verschillende manieren kunnen we te werk bij de trekking van een steekproef?
1) Trekken met teruglegging:
Alle loten 'uit de hoge' hoed worden op tafel gelegd en geen enkele wordt teruggelegd.
Voor statistische verwerking is deze methode niet de meest eenvoudige. Bij elk nieuw getrokken element verandert het aantal resterende nummer en daarmee verandert voor alle resterende elementen de kans om in de steekproef terecht te komen.
2) Trekken met teruglegging:
Iedere keer wanneer er een getal wordt gekozen leggen we hem daarna terug. Door deze manier vereenvoudigt de statistiek die nodig is om conclusies te trekken.
In dit boek zijn alle steekproeven getrokken met teruglegging ( tenzij expliciet vermeld ). -
Kansen en kansverdelingen
Dit is een preview. Er zijn 21 andere flashcards beschikbaar voor hoofdstuk 03/02/2018
Laat hier meer flashcards zien -
Wanneer weet je of je een grote of kleine kans hebt op een bepaalde gebeurtenis? En wanneer ben je maximaal onzeker over het opreden van de betreffende gebeurtenis?
Als de kan op een gebeurtenis klein is, in de buurt van 0 ligt, wijst dit op een gebeurtenis die zelden plaatsvindt. Een grote kans, in de buurt van 1, zegt dat de gebeurtenis vrijwel zeker plaatsvindt. Is de kans 1/2, dan zijn we maximaal onzeker over het optreden van de betreffende gebeurtenis.
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden